Исследовательская группа NVIDIA недавно объявила о своем прорывном прогрессе в области контроля роботов - системы нейронной сети. Система достигает эффективного контроля гуманоидных роботов с чрезвычайно низкими параметрами (всего 1,5 миллиона), и ее производительность даже превосходит специально разработанные системы управления, что имеет важное значение в области искусственного интеллекта. Выдающаяся производительность Hover исходит из его умного дизайна системы и мощной адаптации.
Исследовательская группа NVIDIA недавно совершила серьезные прорывы в области контроля роботов. Расширенная ими система нейронной сети Hover реализует эффективный контроль гуманоидных роботов с чрезвычайно упорядоченными параметрами, и ее производительность даже превосходит специально разработанные системы управления.
Эта система падения, которая требует всего 1,5 миллиона параметров, может обрабатывать сложное управление движением робота. Напротив, обычные крупные языковые модели часто требуют сотни миллиардов параметров. Эта удивительная эффективность параметра демонстрирует изысканность дизайна системы.
Обучение Hover проводится в среде моделирования ISAAC NVIDIA, которая может ускорить движения робота в 10 000 раз. Исследователь NVIDIA Джим Фан показал, что это означает, что количество обучения в виртуальном пространстве в течение одного года может быть завершено всего за 50 минут.
Основным моментом системы является ее превосходная адаптивность. Он может быть непосредственно перенесен из моделируемой среды в реального робота без дополнительной настройки и поддерживает различные методы ввода: движения головки и рук можно отслеживать через XR-устройства, такие как Apple Vision Pro, и данные положения всего тела могут быть получены Через захват движения или камеры RGB.
Что еще более удивительно, так это то, что Hover работает лучше в каждом режиме управления, чем системы, разработанные специально для одного режима ввода. Ведущий автор Тайран он предположил, что это может быть связано с глубоким пониманием системы физических концепций, таких как баланс и точный контроль конечностей, что позволяет ей передавать знания между различными режимами управления.
Система основана на разработке проекта с открытым исходным кодом H2O & OmniH2O и может контролировать любого гуманоидного робота, который может работать в симуляторе Исаака. В настоящее время NVIDIA раскрыла образцы и код на GitHub, внедряя новые возможности в области исследований и разработок роботов.
Открытый исходный код системы в значительной степени способствует прогрессу и применению технологии управления роботами, а также предоставит новые направления и импульс для будущего разработки роботов.